Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288229
Заглавие документа: Building detection by local region features in SAR images
Авторы: Ye, S.P.
Chen, C.X.
Nedzved, A.
Jiang, J.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Дата публикации: 2020
Издатель: Institution of Russian Academy of Sciences
Библиографическое описание источника: Comput Opt 2020;44(6):944-950.
Аннотация: The buildings are very complex for detection on SAR images, where the basic features of those are shadows. There are many different representations for SAR shadow. As result it is no possible to use convolutional neural network for building detection directly. In this article we give property analysis of SAR shadows of different type buildings. After that, each region (ROI) prepared for training of building detection is corrected with its own SAR shadow properties. Reconstructions of ROI will be put in a modified YOLO network for building detection with better quality result.
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288229
DOI документа: 10.18287/2412-6179-CO-703
Scopus идентификатор документа: 85098732302
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:Статьи факультета прикладной математики и информатики

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
440612.pdf3,11 MBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.